COVID-19 conspiracy beliefs in Poland. Predictors, psychological and social impact and adherence to public health guidelines over one year
Notice bibliographique
Résumé
This study examines demographic and attitudinal determinants of belief in COVID-19 conspiracy beliefs in Poland and their impact on psychological well-being, social functioning, and adherence to public health measures over one year. A cross-sectional study with a retrospective component was conducted one year after the pandemic outbreak (N = 1000). A COVID-19 conspiracy belief factor, extracted via PCA, served as the dependent variable in hierarchical regression models. Changes in P-score (psychological distress), S-score (social functioning), WHO-5 score (well-being), and adherence to public health guidance were analyzed using t-tests. Key predictors of conspiracy belief included lower education, younger age, higher religiosity, and distrust in experts. Conspiracy believers (CTB) exhibited significantly higher P-scores (greater psychological distress) compared to non-believers (N-CTB). While S-score (social functioning) and WHO-5 score (well-being) declined in both groups over time, differences between CTB and N-CTB were not significant. Stronger conspiracy beliefs were associated with lower adherence to public health guidelines from the pandemic's outset, with no significant improvement after one year. These findings confirm previous research linking conspiracy beliefs to reduced adherence to health measures and poorer psychological outcomes. However, they challenge assumptions that conspiracy beliefs necessarily impair well-being and social functioning over time. Strengthening institutional trust and addressing misinformation remain critical for improving public health compliance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».